B4ゼミ

参加:全員

藤崎:mediapipeの紹介、今後オーペンポーズとの連携を考慮し、実験プロセスを考える。

藤本:野菜ロース防止の対象野菜の写真取得、データ伝送を実施した。

根来:マンホールの写真、動画を取得し、学習データのさらなる収集を指示。

西:色弱の種類を紹介し、色の組み合わせにより、写真の色の調整範囲を絞り、広報変換写真の種類を考える。実験用データセットの作成を行うように指示。

今週の進捗(古川)

ailiaSDKを使ってハフ変換よりも精度の良い白線検知ができるようになった

車の前後問題と白線まわりの問題があらかた解決したので、あとは細かいところを調整していく感じにしようと思ってますが、さすがに新機能だったりをもっとなにか考えるべきなんですかね??

今週の進捗(新野)

  • GiNZAでの係り受け解析の後のトークンから「名詞修飾語」、「主語名詞」にあたる関係を一つの文節として結合した。

【元の文節】
'左が',
'頻繁に、',
'右も',
'時々',
'音が',
'途切れて',
'聴きづらく',
'なります。',
'音の',
'バランスも',
'左右差が',
'あるような…',
'立ち上げ直したり、',
'Bluetoothを',
'繋ぎ直しても',
'変わらず…',
'コードが',
'ないのは',
'すごく',
'便利だし、',
'使い勝手は', 'いいのですが、',
'残念です(>_<)'
【処理後文節】
'左が頻繁に、',
'右も',
'時々',
'音が途切れて',
'聴きづらく',
'なります。',
'音のバランスも',
'左右差があるような…',
'立ち上げ直したり、',
'Bluetoothを',
'繋ぎ直しても',
'変わらず…',
'コードがないのは',
'すごく',
'便利だし、',
'使い勝手はいいのですが、',
'残念です(>_<)'

係り受け処理精度に不安を感じるので、GiNZAにユーザー辞書を追加するか、Transformerを転移学習させるか考えています。

詳しくはゼミで話します。